自定义博客皮肤VIP专享

*博客头图：

点击选择上传的图片

格式为PNG、JPG，宽度*高度大于1920*100像素，不超过2MB，主视觉建议放在右侧，请参照线上博客头图

请上传大于1920*100像素的图片！

博客底图：

点击选择上传的图片

图片格式为PNG、JPG，不超过1MB，可上下左右平铺至整个背景

栏目图：

点击选择上传的图片

图片格式为PNG、JPG，图片宽度*高度为300*38像素，不超过0.5MB

主标题颜色：

RGB颜色，例如：#AFAFAF

Hover：

RGB颜色，例如：#AFAFAF

副标题颜色：

RGB颜色，例如：#AFAFAF

预览取消提交

自定义博客皮肤

-+

上一步保存

wuli_xin的博客

进阶媛小吴优快云认证博客专家优快云认证企业博客

码龄8年

100: 原创

3万+: 周排名

5万+: 总排名

26万+: 访问

: 等级

2284: 积分

735: 粉丝

562: 获赞

143: 评论

1479: 收藏

私信

关注

热门文章

分类专栏

最新评论

ACM MM 2024论文投稿模板
CheesyDetector: 在文件开头找到\documentclass[*, *, authordraft]{acmart} 删掉authordraft就行。authordraft 选项适用于不打算发布的作者草稿。它排版版权块，让作者了解版权块的大小和纸张的整体大小，但在版权块上加印 “Unpublished working draft. Not for distribution”
ACM MM 2024论文投稿模板
MardenSSS: 请问左下角部分怎么变成 Unpublished working draft. Not for distribuction
PV经典问题之读写者问题
hunger_Lee: 请问写者优先的代码是如何实现写者可以插队的呢？如果产生了一个新的写者任务，那么一个写者会和多个读者一起等在rsem上，是不是没法保证写者一定能抢到这个信号量进而“插队”进来呢？
ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape
azorachin1003: 还是报错，求指教，代码如下： def system_eq(y, t, omega_n, zeta, x): x_ddot = -2 * zeta * omega_n * y[1] - omega_n**2 * y[0] + x return [y[1], x_ddot] # 获取冲击信号 t = np.linspace(0, 0.1, 1000) x = np.zeros_like(t) x[500:600] = 1 # 模拟一个冲击信号 # 选择自然频率范围和阻尼比 omega_n_range = np.logspace(np.log10(10), np.log10(1000), 50) zeta = 0.05 # 5% damping 阻尼比 # 计算SRS srs = [] for omega_n in omega_n_range: y0 = [0, 0] sol = odeint(system_eq,(0,0), t, args=(omega_n, zeta, x)) a = sol[:, 1] peaks, _ = find_peaks(a, height=0) srs.append(max(a[peaks])) # 绘制SRS曲线 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.semilogx(omega_n_range / (2 * np.pi), srs, 'b-', lw=2) # 半对数图，f=ω/2Π, plt.xlabel('Natural Frequency (Hz)') plt.ylabel('Maximum Acceleration (g)') plt.title('Shock Response Spectrum (SRS)') plt.grid(True) plt.show()
ValueError: setting an array element with a sequence. The requested array has an inhomogeneous shape
azorachin1003: 还是报错，求指教，代码如下： def system_eq(y, t, omega_n, zeta, x): x_ddot = -2 * zeta * omega_n * y[1] - omega_n**2 * y[0] + x return [y[1], x_ddot] # 获取冲击信号 t = np.linspace(0, 0.1, 1000) x = np.zeros_like(t) x[500:600] = 1 # 模拟一个冲击信号 # 选择自然频率范围和阻尼比 omega_n_range = np.logspace(np.log10(10), np.log10(1000), 50) zeta = 0.05 # 5% damping 阻尼比 # 计算SRS srs = [] for omega_n in omega_n_range: y0 = [0, 0] sol = odeint(system_eq,(0,0), t, args=(omega_n, zeta, x)) a = sol[:, 1] peaks, _ = find_peaks(a, height=0) srs.append(max(a[peaks])) # 绘制SRS曲线 plt.figure(figsize=(10, 6)) plt.semilogx(omega_n_range / (2 * np.pi), srs, 'b-', lw=2) # 半对数图，f=ω/2Π, plt.xlabel('Natural Frequency (Hz)') plt.ylabel('Maximum Acceleration (g)') plt.title('Shock Response Spectrum (SRS)') plt.grid(True) plt.show()

最新文章

经验

关注

文章平均质量分 71

关注数：文章数：2 文章阅读量：903 文章收藏量：6

作者: 进阶媛小吴

规则简单易懂，粗暴却完美！ https://xinwu74.github.io/

展开